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基于神经网络的离心压缩机叶片优化研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
1 绪论第9-15页
    1.1 课题研究背景和意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
    1.3 研究目的及内容第12-15页
        1.3.1 研究目的第12页
        1.3.2 研究内容第12-15页
2 压缩机叶片内流场数值仿真第15-33页
    2.1 引言第15-16页
    2.2 叶片流线曲率法第16-19页
        2.2.1 子午面控制方程第17-18页
        2.2.2 回转面控制方程第18页
        2.2.3 求解流程第18-19页
    2.3 叶片三维 CFD 数值方法第19-29页
        2.3.1 CFD 控制方程第19-21页
        2.3.2 湍流模型第21-22页
        2.3.3 网格生成方法第22-25页
        2.3.4 控制方程离散方法第25-27页
        2.3.5 求解流程第27-29页
    2.4 叶片边界条件第29页
    2.5 叶片流场仿真结果分析第29-32页
    2.6 小结第32-33页
3 压缩机叶片参数化研究第33-43页
    3.1 引言第33-34页
    3.2 Bezier 曲线拟合法第34-35页
        3.2.1 伯恩斯坦基函数的性质第34-35页
        3.2.2 贝塞尔曲线的性质第35页
    3.3 B 样条曲线拟合法第35-37页
        3.3.1 B 样条基函数及其性质第36页
        3.3.2 B 样条曲线的性质第36-37页
    3.4 拟合曲线控制顶点反算第37-38页
        3.4.1 Bezier 曲线拟合第37页
        3.4.2 B 样条曲线拟合第37-38页
        3.4.3 最小二乘逼近第38页
    3.5 基于 Bezier 和 B 样条曲线的叶片参数化第38-40页
    3.6 小结第40-43页
4 目标函数近似模型构建第43-55页
    4.1 引言第43页
    4.2 ANN 神经网络基本概念第43-48页
        4.2.1 人工神经元模型第43-45页
        4.2.2 ANN 网络结构第45-46页
        4.2.3 神经元的网络模型及工作方式第46-47页
        4.2.4 神经网络的学习第47-48页
    4.3 BP 神经网络第48-50页
        4.3.1 BP 网络的学习算法第48-49页
        4.3.2 BP 神经网络算法的改进第49-50页
    4.4 RBF 径向基神经网络第50-51页
        4.4.1 正则化理论第50-51页
        4.4.2 RBF 的学习算法第51页
    4.5 神经网络的建立及结果分析第51-54页
    4.6 小结第54-55页
5 全局寻优算法研究第55-65页
    5.1 引言第55页
    5.2 标准遗传算法简介第55-59页
        5.2.1 编码方法第56-57页
        5.2.2 适应度函数第57页
        5.2.3 遗传算子第57-59页
    5.3 多目标算法第59-62页
        5.3.1 多目标优化问题第59页
        5.3.2 Pareto 多目标最优解集第59-60页
        5.3.3 多目标遗传算法流程第60-61页
        5.3.4 NSGA-II 算法第61-62页
    5.4 多目标遗传寻优及结果分析第62-64页
    5.5 小结第64-65页
6 压缩机叶片的优化第65-79页
    6.1 引言第65-66页
    6.2 叶片优化策略及方法第66-71页
        6.2.1 优化前处理第66-67页
        6.2.2 优化方法和步骤第67-68页
        6.2.3 输入输出参数相关分析第68-70页
        6.2.4 BP 神经网络的预测第70-71页
    6.3 叶片优化结果分析第71-78页
    6.4 小结第78-79页
7 总结与展望第79-81页
    7.1 全文总结第79页
    7.2 研究展望第79-81页
致谢第81-83页
参考文献第83-87页
附录第87页
    A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录第87页
    B. 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目及得奖情况第87页

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